大型语言模型显著推动了自然语言处理领域的发展，引发了人们对利用其潜力处理各种自然、社会和应用科学领域中特定任务的极大兴趣。
liteLLM是一个开源库，旨在简化LLM（大语言模型）的完成和嵌入调用。它提供了一个方便易用的接口，使得调用不同的LLM模型变得更加简单。用户只需导入'litellm'库并设置必要的环境变量（如OPENAI_API_KEY和COHERE_API_KEY），即可创建Python函数并使用liteLLM进行LLM完成调用。此外，liteLLM还提供了一个演示平台，用户可以在其中编写Python代码并查看输出，从而比较不同的LLM模型。
InstantLLM是一个移动应用和Python包，旨在通过简单的几行代码，实现语言模型的快速和轻松集成。
一个用于生成自然语言文本的C++库，基于LLaMA和Stanford Alpaca，但资源开销很小，可以在本地消费级GPU上运行。
LOMO是一种新的优化器，旨在降低大型语言模型（LLM）训练的门槛，促进全参数微调在有限资源下的应用。它通过将梯度计算和参数更新融合在一个步骤中，显著降低了内存使用，最高可节省10.8%。这使得在资源有限的环境中也能进行大规模模型的训练。
Siml.ai是一个结合先进机器学习和物理模拟的软件平台，旨在创建一个快速、易用的无代码AI物理模拟器，提供互动可视化体验。
一个旨在完全开源语言大模型（LLMs）的倡议，主张将所有训练代码和数据、模型checkpoint以及中间结果提供给社区。LLM360的目标是通过使LLM的训练对所有人透明且可复现，支持开放和协作的人工智能研究。
Chat AI是一个基于AI技术的应用程序，能够为用户提供任何问题的即时答案。用户只需下载并安装应用，输入问题后即可获得快速反馈，适用于多种场景。
Mental Models AI是一个提供思维模型资源和工具的网站，旨在通过应用超过50种思维模型来帮助用户改善思维技能和决策能力。它配备AI教练，帮助用户应对复杂场景和问题。用户只需注册服务，与AI教练对话，AI将提出深思熟虑的问题并建议不同的思维模型，以帮助用户更好地思考和决策。每次对话后，用户会收到量身定制的三步行动计划。此外，用户还可以加入专属的会员社区进行协作和支持。
